Bilimde Yapay Zekaya Yönelik Avrupa Stratejisi
Avrupa’da Yapay Zeka Bilimi Kaynağı (RAISE) için zemin hazırlamak.
1. GİRİŞ
Bilim , Avrupa’da refahın inşasında itici bir güç olmuştur . Günümüzde yapay zeka ( YZ ) , literatür taramalarına yardımcı olmaktan laboratuvar deneylerini otomatikleştirmeye kadar bilimsel araştırmaların yürütülme biçimini derinden dönüştürüyor¹ . Bilim insanları , karmaşık bilimsel sorunların üstesinden gelmek ve tüm disiplinlerde daha hızlı ve daha yıkıcı yenilikler yapmak için YZ’yi kullanıyor² . Biyolojide , YZ aracı AlphaFold, yaratıcılarına 2024 Kimya Nobel Ödülü’nü kazandırdı ve iki milyon araştırmacı tarafından kullanılıyor . Bu başarı, gerekli yüksek kaliteli deneysel verileri sağlayan Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL) ile yapılan iş birliği sayesinde mümkün oldu³ . Astronomide , bir Avrupa projesi, makine öğrenme algoritmaları kullanarak milyonlarca ilgisiz yıldız arasında 70’ten fazla serbest yüzen gezegen buldu⁴ .
Avrupa’daki araştırmacılar, yapay zekayı çalışmalarına entegre eden ilkler arasındaydı ve 2017 yılına kadar yapay zeka uygulamalarını kullanan bilimsel yayın sayısı bakımından lider konumdaydı . Ancak o zamandan beri Çin ve ABD, AB’yi yakaladı ve geride bıraktı ; Çin ise küresel olarak lider konumda bulunuyor⁵ . AB’nin küresel yapay zeka hesaplama kapasitesindeki payı % 5’ten az iken, ABD’nin payı %75 ve Çin’in payı % 15’tir⁶ . Avrupa, kıtanın aktif yapay zeka araştırma topluluğunu yansıtan temel yapay zeka araştırmaları için önemli bir merkez olmaya devam ediyor . Bununla birlikte, AB’nin küresel yapay zeka oyuncuları payı ( % 6) , ABD ve Çin’e kıyasla oldukça düşük ve yapay zeka patentlerindeki payı ise daha da düşük ( % 3 ) ⁷ .
ABD , Çin, Japonya ve İngiltere gibi ülkeler, bilimde yapay zekaya ve bunun için gerekli kaynaklara (hesaplama gücü ve veri kümeleri gibi) büyük yatırımlar yapıyor . Bilimsel ekosistemlerini ve ekonomilerini güçlendirmek , teknolojik egemenlik kazanmak ve sürdürmek , ulusal güvenliklerini korumak ve siyasi etkilerini artırmak için ulusal bilimde yapay zeka girişimleri başlattılar⁸ . Benzer şekilde, büyük teknoloji şirketleri de bilimde yapay zekayı yüksek büyüme potansiyeline sahip stratejik bir alan olarak tanımlayarak , bünyelerinde bilimde yapay zeka ekipleri kuruyor ve önde gelen araştırma kurumlarıyla ortaklıklar kuruyor .
Yapay zekanın bilim camiası da dahil olmak üzere toplumlarımızı ve ekonomilerimizi yeniden şekillendirdiği son derece dinamik bir bağlamda, Avrupa’nın ekonomik konumunu ve rekabet gücünü güçlendirmesi için bilimde yapay zekaya yönelik Avrupa yaklaşımı gereklidir . Birçok önemli rapor 9 , 10 , inovasyon açığını kapatmak ve verimliliği ve refahı artırmak için yapay zekadan yararlanmayı önermiştir. AB, yapay zekanın sınırlarını zorlarken değerlerine saygı duyarak ve bunları geliştirerek bir Yapay Zeka Kıtası 11 olmak için , bilimde yapay zeka ve yapay zekada bilim konusunda stratejik ve koordineli bir yaklaşım benimsemeli ve hedeflerini yükseltmelidir .
AB, çeşitli alanlardaki mükemmel araştırmaları ve güvenilir yapay zekâ alanındaki benzersiz güçlü yönlerini temel alarak öncülük edebilir . Avrupa, uzun süredir devam eden akademik geleneğinden ve araştırma özgürlüğüne duyduğu saygıdan, teknolojik sınırları zorlamak için iş birliği yapan dünya standartlarında bilim insanları ve araştırma tesislerinden ve sürekli finansman desteğinden yararlanabilir. Bilimde yapay zekâya öncülük etmek için Avrupa, hem bilimsel araştırmalar için yapay zekâ araçlarını geliştirerek hem de kritik bilimsel atılımları kolaylaştırarak teknolojik egemenliği sağlayan yapay zekâ çözümleri geliştirmelidir. Bilimde güvenli, sürdürülebilir, insan merkezli ve güvenilir bir yapay zekâya yönelik Avrupa yaklaşımı, hızla değişen jeopolitik ortamda stratejik bir fırsattır.
Bu Avrupa Yapay Zeka Bilim Stratejisi (‘Strateji’ ), tüm disiplinlerdeki Avrupalı bilim insanları tarafından yapay zekanın benimsenmesini hızlandırmak için belirgin bir Avrupa yaklaşımı sunmaktadır . Önde gelen Avrupa yapay zeka bilimsel modellerinin oluşturulmasını ve bilimin etkisini , kalitesini ve verimliliğini artırmak için yenilikçi potansiyellerinin desteklenmesini içermektedir 12. Ortak Araştırma Merkezi (JRC) tarafından hazırlanan bir politika için bilim raporu, bu Bildiriye eşlik ederek, bilimsel süreçte yapay zekanın kullanımına ve bilimdeki yapay zeka ortamına ilişkin ayrıntılı bir analiz sunmaktadır . 13 Bu strateji, özellikle stratejik sektörlerde AB’nin rekabet gücünü artırmak için yapay zekanın benimsenmesini desteklemeye odaklanan Yapay Zekayı Uygulama Stratejisi ile birlikte benimsenmiş ve onu tamamlamaktadır .
Bu Stratejinin ilk adımları öncelikle Horizon Europe aracılığıyla finanse edilecektir . Horizon Europe, 2021’den bu yana yapay zekaya 8 milyar Euro’dan fazla fon desteği sağlamıştır. İlerlemeyi hızlandırmak ve Avrupa’nın bilimsel inovasyonda öncü konumunu teyit etmek için Komisyon , bir sonraki Çok Yıllık Mali Çerçeve (MFF ) kapsamında önemli ve özel mali destek sağlamayı hedefleyecektir .
AB, Avrupa Ar-Ge ekosisteminin karşı karşıya kaldığı temel zorlukları, yani kaynakların ve araştırma çabalarının parçalanmasını, hesaplama kaynaklarına ve veri kümelerine erişimdeki zorlukları ve en iyi yapay zeka ve bilimsel yetenekler için küresel rekabeti ele almalıdır. Bu amaçla, Strateji, yapay zeka için mükemmel yetenekleri, hesaplama gücünü, verileri ve araştırma fonlarını bir araya getiren sanal bir enstitü olarak Avrupa’da Yapay Zeka Bilimi Kaynağı’nın (RAISE) temellerini geliştirmektedir. Temel araştırmalara sürekli destek sağlayarak, yapay zekanın sınırlamalarını ele alarak ve sağlam, güvenli ve güvenilir yapay zeka gelişimini sağlayarak temel yapay zeka yeteneklerini geliştirecektir. Disiplinler arası bilim insanlarının kullanımına sunulan araçları genişletecek ve Avrupa’nın küresel bilimsel ortamda kilit bir oyuncu olarak konumunu güçlendirecektir.
2.RAISE: Avrupa’da Yapay Zeka Bilimi için Kaynak
RAISE , AB, üye devletler ve özel sektör genelinde hesaplama gücü , veri, mükemmellik ve yetenek ile araştırma fonlaması da dahil olmak üzere temel yapay zeka kaynaklarını bir araya getiren , uyumlu hale getiren ve koordine eden sanal bir Avrupa enstitüsü olarak başlatılacaktır . RAISE, birbirini tamamlayan ve karşılıklı olarak destekleyen iki hedefi takip edecektir : Yapay zekada en ileri araştırmaları teşvik etmek (yapay zeka için bilim) ve disiplinler arası bilimsel ilerleme için yapay zekanın kullanımını artırmak ( bilimde yapay zeka) 15. Bu hedefler, Avrupa’nın en iyi bilim insanları arasında yakın disiplinler arası işbirliklerini katalize etmeye dayalı , yapay zeka ile ve yapay zeka üzerine mükemmel araştırmalar yürütmek için farklı disiplinlerden ve bakış açılarından bir araya gelen Avrupa yapay zeka bilimine yaklaşımını somutlaştırmaktadır. Bu işbirlikçi disiplinler arası kültürü teşvik etmek, araştırma çabalarının parçalanmasını azaltmak ve kritik bir kütleye ulaşmak için gereklidir. Bu, bilimin sınırlarını zorlamak ve gelecekteki Horizon Europe ay yolculuğunda önerildiği gibi yeni nesil yapay zekayı geliştirmek için elzemdir 16 . RAISE, böylece Avrupa biliminin küresel yapay zeka gelişmelerinin ön saflarında yer almasını ve yapay zeka yeteneklerindeki yeni atılımların Avrupa araştırmalarının birçok bilimsel disiplinde önemli ilerlemeler kaydetmesini sağlayacaktır .
RAISE, Avrupa araştırmalarının benzersiz güçlü yönleri ve değerleri ile yapay zekaya yönelik özgün bir AB yaklaşımı üzerine kurulmuştur . RAISE , mevcut en son teknolojinin ötesinde, etik, açıklanabilir, şeffaf, hesap verebilir, güvenilir, güvenli, insan merkezli ve insan hakları ve toplumsal değerlerle uyumlu yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini destekleyecektir. Bu modellerin bilimsel araştırmalarda uygulanması, yapay zekanın mevcut sınırlamalarını ve risklerini azaltmaya ve bilimsel bilginin bütünlüğünü ve şeffaflığını korumaya yardımcı olacak , böylece bilimin güvenilirliğini koruyacak ve yapay zeka odaklı bilime olan güveni artıracaktır . 17 Bu işbirlikçi kültür ve disiplinlerarası yaklaşım, araştırma çabalarının parçalanmasını azaltmak ve kritik kütleye ulaşmak için gereklidir .
RAISE öncelikle dinamik bir araştırma topluluğu oluşturacak; bu toplulukta Avrupa’daki bilim insanları hem yapay zeka teknolojilerini geliştirecek hem de bunları en zorlu bilimsel ve teknolojik sorunlara uygulayacaklar. RAISE, Avrupa yapay zekası ve bilimde yapay zeka araştırmalarının görünürlüğünü artıracak, önde gelen enstitüler arasındaki işbirliklerini güçlendirecek ve bu alanda dünya standartlarında gelişmeleri teşvik edecektir.
RAISE topluluğunun merkezinde, bilimde yapay zekâ alanında Mükemmeliyet Tematik Ağları ve Avrupa Sınır Yapay Zekâ Laboratuvarları Ağı yer alacak . Her Ağ, belirli bir bilimsel disiplinde yapay zekâ ile çalışan veya yapay zekâ yeteneklerini geliştiren önde gelen araştırmacıları bir araya getirerek, bu alanda Avrupa mükemmeliyetinin odak noktasını oluşturacaktır. Ağlar, ihtiyaç duydukları yapay zekâ kaynaklarına erişebileceklerdir. Bu, yalnızca hedefli ve yeterince uzun vadeli finansman anlamına gelmez, aynı zamanda AB düzeyinde koordine edilebilecek ölçekte AB’nin hesaplama gücüne ve veri kümelerine erişim anlamına da gelir. Ağlar içindeki ve arasındaki değişimler ve tüm alanlardaki koordinasyon sayesinde, RAISE parçalanmayı azaltacak ve araştırma çabalarını daha iyi hizalayacaktır.
RAISE, bilim insanları ve diğer akademik personel için eğitim faaliyetlerinin yanı sıra burslar, doktora ağları ve hareketlilik programları aracılığıyla yapay zeka biliminde mükemmelliği Avrupa genelinde yayacaktır . Yetenek ve fikirlerin canlı dolaşımı sayesinde, RAISE’in yardımıyla yapılan keşifler tüm bilim insanlarının üzerine inşa edebileceği şekilde erişilebilir olacaktır. RAISE, bilim insanlarının en umut vadeden bilimsel ve teknolojik atılımlarını gerçek dünya uygulamalarına ve yeni ürün ve çözümlere dönüştürmelerine, hızlı endüstriyel benimseme ve gelecekteki rekabet gücü için zemin hazırlamalarına destek olacaktır. Bu amaçla RAISE, Yapay Zeka Fabrikaları ve Yapay Zeka Gigafabrikaları ile özel sektör ve endüstriyel ortaklarla yakın işbirliği yapacaktır.
| Malzeme Bilimi için RAISE
Örnek olarak, malzeme bilimi için bir Tematik Mükemmellik Ağı, endüstriyel ortamlar da dahil olmak üzere, malzemeleri analiz etmek, keşfetmek ve test etmek için yapay zekayı kullanan mükemmel araştırma laboratuvarlarını bir araya getirecektir. İşbirlikçi araştırma çabaları ve uyumlu araştırma gündemleri aracılığıyla, (Malzeme Ortak Alanı’nda tanımlanan standartlara uygun olarak) gelişmiş veri ve sonuç paylaşımı, özel yapay zeka altyapısına ve veri yönetim hizmetlerine erişim yoluyla, ağ bu alandaki en son teknolojiyi geliştirecektir. Yapay zekaya hazır veri kümeleri, malzeme biliminde temel modeller ve otomatik laboratuvarlar, topluluğu gelişmiş malzemelerin simülasyonunu, tasarımını, sentezini ve üretimini kolaylaştıran güçlü araçlarla donatacaktır. Bu araçların geliştirilmesi, yenilikçi yapay zeka tekniklerini ortaya çıkarırken, aynı zamanda daha güvenli ve yenilenebilir veya düşük karbonlu malzemelere, kuantum teknolojisi ve enerjiye yönelik malzemelere, yüksek performanslı bataryalara, fotovoltaiklere, yakıt hücrelerine, karbon yakalama malzemelerine ve daha fazlasına dayalı çığır açan yeniliklerin önünü açacaktır. Avrupa’daki girişimler ve start-up’lar, hem malzeme hem de yapay zeka teknolojilerinde bu sonuçlardan yararlanacak ve olası düzenleyici deneme ortamlarından faydalanacaktır. Kazanılan bilimsel uzmanlık ve mükemmellik, etkinlikler, burslar ve hareketlilik programları aracılığıyla yayılacak ve yapay zeka tabanlı malzeme biliminde Avrupa’daki mükemmellik havuzunu daha da genişletecektir. |
RASE’i İnşa Etmek
Yeniliklerdeki hızlı değişimlere ve yapay zeka bilim ekosisteminin değişen ihtiyaçlarına uyum sağlamak için RAISE, ortakları, kaynakları, katkıları ve ihtiyaçları geliştikçe büyüyebilecek aşamalı bir yaklaşımla inşa edilecektir . Komisyon, ilk olarak Horizon Europe ve Digital Europe programları kapsamında pilot aşamanın ilk unsurlarını başlatacaktır. RAISE’i inşa etmek ve hem yönetişim hem de ortak kaynaklar açısından uzun vadeli sürdürülebilirliğini sağlamak için Komisyon, yeni Çok Yıllık Mali Çerçeve (MFF) kapsamında RAISE’i daha da geliştirmek amacıyla Üye Devletler, yükseköğretim kurumları da dahil olmak üzere araştırma paydaşları ve özel sektörle birlikte çalışacaktır.
Uygun bir yönetim yapısı, RAISE’in farklı bileşenleri ve Tematik Mükemmellik Ağları arasında yakın bir bağlantı ve iş birliğini sağlayacaktır . Bu yapı , hem yapay zeka bilimi hem de bilimdeki yapay zeka topluluklarının, Üye Devletlerin (doğrudan Yapay Zeka Kurulu 18’e bağlanarak ) ve yapay zeka girişimleri ve ölçeklendirme şirketleri de dahil olmak üzere özel sektörün uygun şekilde temsil edilmesini sağlayacaktır . Yüksek düzeyde bir akademik danışma kurulu bilimsel rehberlik sağlayabilir . Başlangıçta , RAISE unsurlarının simbiyozunu sağlamak için Horizon Europe kapsamındaki Koordinasyon ve Destek Eylemleri aracılığıyla bir sekreterya kurulacaktır . Ayrıca , Yapay Zeka Stratejisi’nde tanıtılan Yapay Zeka Uygulama İttifakı’nın faaliyetlerini birbirine bağlayacak, kullanacak ve doğrudan bilgilendirecektir .
RAISE’ı Avrupa’da yapay zeka alanında bilimsel mükemmelliğin motoru olarak kurmak ve genel olarak Avrupa’da bilimde yapay zekayı mümkün kılmak ve desteklemek amacıyla Komisyon, mükemmellik ve yetenek, hesaplama gücü, veri, araştırma fonlaması, koordinasyon ve işbirliği ile ilgili eylemler de dahil olmak üzere, bilimde yapay zeka uygulaması ve ekosisteminin temel yönlerini hedefleyen bir eylem planı uygulayacaktır .
| Komisyon şunları yapacaktır:
·AB’nin Horizon Europe WP 20 26-27 kapsamında sağladığı 108 milyon AB fonuyla RAISE pilot projesini , Danimarka’nın AB Konseyi Başkanlığı döneminde , 3-4 Kasım 2025 tarihlerinde Kopenhag’da düzenlenecek Yapay Zeka ve Bilim Zirvesi’nin ilk oturumunda başlatmak . ·Horizon Europe (WP 2025) kapsamında bir Koordinasyon ve Destek Eylemi (CSA) aracılığıyla bilimde yapay zeka için ilk RAISE koordinasyonunu kurmak . ·RAISE’i inşa etmek için üye devletler ve özel sektörle ortaklık kurmak . ·Yüksek düzeyde bir RAISE akademik danışma kurulu oluşturacağız . |
3.Bilimde Yapay Zeka Eylem Planı: RAISE’e Giden Yolu İnşa Etmek
3.1.Mükemmellik ve yetenek
Mükemmellik
Avrupa’nın yapay zekaya yaklaşımı mükemmellik ve güvenilirliğe dayanmaktadır. AB’nin karmaşık bilimsel sorunları çözmek için yapay zeka modelleri geliştirmesi, RAISE Tematik Mükemmellik Ağları’nda örneklendiği gibi, mükemmelliğe odaklanmaya devam etmesi, AB’nin bilimsel liderliğini ve rekabet gücünü güvence altına alması için hayati önem taşıyacaktır.
Yapay zekâ ile yapılan mükemmel araştırmalar, insan merkezli , açıklanabilir, tarafsız ve güvenli yapay zekâ çözümleri gerektirir . Bu, doğruluk ve güvenilirlikten etik kaygılara 19 ve araştırma bütünlüğü zorluklarına kadar teknolojiyle ilgili tüm sorunların baştan ele alınması anlamına gelir . Bir ankete göre 20 , araştırmacıların % 81’i yapay zekâ modelleriyle ( etik , doğruluk , güvenlik / gizlilik ve / veya şeffaflık eksikliği ) ilgili endişelere sahipken , %63’ü de yapay zekânın benimsenmesini engelleyen kılavuz eksikliğinden endişe duymaktadır . Teknolojinin sorumlu bir şekilde benimsenmesini kolaylaştırmak için, bilimsel ve akademik topluluk için kılavuzlar ve destek temel önemdedir . Komisyon , Horizon Europe kapsamında , yapay zekâ ile yapılan araştırmalar için etik değerlendirme çerçeveleri ve operasyonel kılavuzlar 21 aracılığıyla etik kaygıları ele alma konusunda uzun süredir devam eden bir geleneğe sahiptir . Komisyon, “tasarımla etik” yaklaşımını teşvik etmeye ve bilimsel toplulukla farklı kaynaklar ( eğitim, araçlar vb.) geliştirmeye devam edecektir . Ayrıca, Avrupa Bilim ve Yeni Teknolojilerde Etik Grubu’ndan (EGE) bilimde yapay zeka konusunda bir görüş bildirmesi istenecek .
Üretken yapay zekanın kullanımı yaygınlaştığından beri , makalelerde doğrulanmamış metin parçaları, uydurma alıntılar veya intihal gibi sorunlar daha sık görülmeye başlandı . Komisyon, Avrupa Araştırma Alanı (ERA ) üyeleri (ülkeler ve Ar – Ge paydaşları ) ile birlikte geliştirilen ve toplulukta ortaya çıkan zorluklara yanıt vermek üzere tasarlanmış , pratik ve uygulanabilir kılavuzların başarılı bir örneği olan , araştırmalarda üretken yapay zekanın sorumlu kullanımına ilişkin Yaşayan Kılavuzları düzenli olarak güncelleyecektir .
Ortak Araştırma Merkezi , Avrupa Yapay Zeka Ofisi ile yakın işbirliği içinde, bilim için güvenilir ve sağlam yapay zekanın stratejik gelişimini destekleyecektir . Bu, bilimsel araştırmalarda performanslarını ve güvenilirliklerini değerlendirmek için AB merkezli ölçütler geliştirmeye odaklanarak , nitel ve nicel yöntemlerle bilimsel yapay zeka modellerinin mevcut durumunu değerlendirmeyi içerebilir .
Yetenek
Avrupa, disiplinler arası birinci sınıf araştırma gruplarına ve kuruluşlarına ev sahipliği yaparak , yetenek ve fikirlerin kritik bir kitle oluşturması için güçlü bir temel sunmaktadır. Bu gruplar arasında bağlantıyı, işbirliğini ve liderliği geliştirerek , yapay zekayı kullanarak daha karmaşık bilimsel soruları ele almak için ölçeklenebilirler . Disiplinlerarası işbirlikleri, bilimsel sorunların çözümünde en son yapay zekayı geliştirmek ve kullanmak için çok önemlidir 24 .
AB’nin , güçlü yapay zeka bilgisine ve becerilerine sahip bilimsel yetenek havuzunu genişletmesi gerekiyor . Beceri Birliği’nde belirtildiği gibi , AB’nin refahı, özellikle bilimde yapay zeka alanında araştırma ve inovasyondaki konumunu güçlendirmek de dahil olmak üzere , yetenekli insan sermayesine bağlıdır . Avrupa, yalnızca yeni nesil bilim insanlarını eğitmek ve mevcut bilim insanlarını yapay zekaya hazır hale getirmekle kalmamalı , aynı zamanda bu yeteneği elinde tutmalı ve yapay zeka ve bilimsel uygulamalarında küresel disiplinlerarası yetenek için cazip bir merkez haline gelmelidir. Dahası, bilimde yapay zekanın gelişmiş kullanımlarının geliştirilmesi disiplinlerarası araştırma ekiplerini gerektirdiğinden, AB’nin, Yapay Zeka Stratejisi’nin hibrit profiller (örneğin, sektöre özgü uzmanlığa sahip yapay zeka uzmanları ) geliştirme hedefi doğrultusunda, farklı kariyer yollarını izleyen araştırma mühendisleri ve veri sorumluları gibi diğer profilleri de desteklemesi gerekiyor . Bu hedef aynı zamanda , yapısal eşitsizliklerin devam ettiği yapay zekada kapsayıcılığı ve cinsiyet dengesini güçlendirmek için hedefli çabalar gerektiriyor .
Yapay zekâ becerileri araştırmacılar için giderek daha önemli hale gelecek ve tüm disiplinlerde ve kariyer aşamalarında erken dönemde geliştirilmelidir . Yapay Zekâ Kıta Eylem Planı’nda duyurulduğu üzere, Komisyon halihazırda Dijital Eğitim Eylem Planı 28 , Yapay Zekâ Becerileri Akademisi , STEM Eğitim Stratejik Planı 29 ve diğer eğitim, öğretim ve beceri geliştirme araçları 30 aracılığıyla yapay zekâ okuryazarlığı ve ileri yapay zekâ becerileri 27 dahil olmak üzere yapay zekâ ve dijital becerilerin geliştirilmesini teşvik etmektedir . Bunu, dijital eğitim ve becerilerin geleceğine ilişkin 2030 Yol Haritası’nın özel yapay zekâ boyutu aracılığıyla yapmaya devam edecektir . Bu girişimler , araştırmacıların yapay zekâdan yararlanmaları için mevcuttur . Araştırmacıların yapay zekâ okuryazarlığının temel bir beceri olarak farkındalığını daha da artırmak için Komisyon, Araştırmacılar için Avrupa Yeterlilik Çerçevelerini (ResearchComp 31 ) güncelleyecek ve hedeflenen yeterlilikler arasında yapay zekâ yeterliliğini de içerecek yeni bir Öz Değerlendirme Aracı başlatacaktır . Bu, Yapay Zekayı Uygulama Stratejisi kapsamında farklı sektörlerde ve iş rollerinde çalışanlar için yapay zeka okuryazarlığını desteklemeye yönelik daha geniş çabaları yansıtıyor .
AB, bilimsel ve yapay zeka alanındaki yetenekleri elinde tutmalı ve çekmelidir. Komisyon , Avrupa’yı araştırma ve inovasyon için cazip bir yer haline getirmek amacıyla halihazırda çeşitli girişimler başlattı; bunlar arasında Choose Europe paketi 32 aracılığıyla araştırma kariyerlerini iyileştirmek; AB Vize politikası stratejisi ve AB Yetenek Havuzu girişimi aracılığıyla AB üyesi olmayan ülkelerden yetenek çekme ve elde tutma engellerini azaltmak ; AB Girişim ve Ölçeklendirme Stratejisi 33 ve Yapay Zekayı Uygulama Stratejisi tarafından önerilen eylemler aracılığıyla girişimciliği desteklemek yer almaktadır .
“Bilim için Avrupa’yı Seçin” girişiminin 34 bir parçası olarak , RAISE, yapay zeka biliminde mükemmellik ve yetenek için bir odak noktası olacaktır . Komisyon, MSCA Doktora Ağları modelini 35 kullanarak Yapay Zeka Biliminde RAISE Doktora Ağlarını finanse ederek, bilimde yapay zeka araştırmacılarının yeni neslini eğitmek için yatırım yapacaktır . RAISE Doktora Ağları , bilimde yapay zeka konusunda özel eğitim sağlayacak ve bilimsel çalışmalarında yapay zeka kullanan doktora öğrencilerini destekleyecektir . RAISE Mükemmellik Ağları , eğitim ve hareketlilik programları da dahil olmak üzere, disiplinlerarası ve dinamik bir yapay zeka bilim ekosistemi oluşturarak yetenekleri koruyacak ve çekecektir .
| Komisyon
·Bilim alanında yapay zeka üzerine doktora ağlarını finanse ederek yeni nesil araştırmacıları yetiştirmek (RAISE pilot projesi) . ·Bilimde Yapay Zeka üzerine Tematik Mükemmeliyet Ağları’nı (RAISE pilot projesi) finanse etmek . ·’ Araştırmalarda üretken yapay zekanın sorumlu kullanımına ilişkin Yaşayan Kılavuz ‘ ve etik ile ilgili diğer operasyonel materyalleri düzenli olarak güncelleyin . ·Avrupa Yapay Zeka Ofisi ile yakın işbirliği içinde, stratejik bilimsel araştırmalar için yapay zeka modellerini ve sistemlerini izlemek ve değerlendirmek üzere bir JRC Bilimsel Yapay Zeka Merkezi oluşturun . |
3.2.Hesapla
Hesaplama kapasitesi , yapay zekâ gelişiminin ana itici güçlerinden biri ve dolayısıyla da en önemli darboğazlarından biridir. Akademinin genellikle Büyük Teknoloji şirketlerine kıyasla daha az hesaplama altyapısı vardır³⁶ ; buna karşılık, farklı disiplinlerden daha fazla bilim insanı yapay zekâyı çalışmalarına entegre ettikçe hesaplama kaynaklarına olan talep artmaktadır .
Üye Devletler genelindeki araştırmacılar, yeterli hesaplama kaynaklarına erişimde veya bunları etkin bir şekilde kullanmada zorluklar yaşadıklarını bildirmektedir 37. Bu durum genellikle kullanıcıların özel sağlayıcılara yönelmesine yol açarak , satıcıya bağımlılık etkilerine (özel ve yabancı şirketler tarafından geliştirilen tescilli modellere aşırı bağımlılık) ve endüstri etkisinin artmasına neden olmaktadır . Bu Stratejiye bilgi sağlayan istişareler, sınır yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve uygulanması ve giderek daha karmaşık bilimsel uygulamaların mümkün kılınması için kamu tarafından desteklenen hesaplama altyapılarının artan önemini doğrulamıştır .
2018’den beri AB, Avrupa Yüksek Performanslı Hesaplama Ortak Girişimi (EuroHPC JU 38 ) ve Avrupa Bölgesel Kalkınma Fonu (ERDF) aracılığıyla, ulusal ve bölgesel programları vasıtasıyla, en son teknolojiye sahip süper bilgisayar kapasitelerine yatırım yapmıştır . Araştırmacılar ve yenilikçiler için ek yapay zeka yetenekleri şu anda geliştirilmektedir . 2025-2026 yıllarında AB genelinde yeni veya yükseltilmiş yapay zeka optimizasyonlu EuroHPC süper bilgisayarları etrafında kurulacak Yapay Zeka Fabrikaları, araştırmacılar da dahil olmak üzere Avrupalı kullanıcılar için mevcut EuroHPC yapay zeka hesaplama kapasitesini üç kattan fazla artıracaktır .
Yapay zeka araştırma ve inovasyon destek ekosisteminin bir parçası olarak ( 39 ), Yapay Zeka Fabrikaları, algoritmik geliştirme, büyük ölçekli yapay zeka modellerinin test edilmesi, değerlendirilmesi ve doğrulanması , süper bilgisayar dostu programlama olanakları ve diğer yapay zekayı mümkün kılan hizmetler gibi hizmetler sunarak paydaşların benimsemesini zaten iyileştirmektedir. Yapay Zeka Fabrikalarının çoğu belirli bilimsel alanlara odaklanacaktır 40. EuroHPC Erişim Politikası, “Bilim ve İşbirliğine Dayalı AB Projeleri için Yapay Zeka” için yeni bir erişim modu içermektedir . Bu erişim modu sayesinde , seçilen AB fonlu araştırma projeleri ek bir değerlendirme veya akran değerlendirme sürecine tabi tutulmamakta ve diğer taleplere göre öncelik verilmektedir .
AB’nin kamu yapay zekâ altyapısını daha da genişletmek için Komisyon, AB , üye devlet , bölgesel ve özel sektör kaynaklarını bir araya getirerek Yapay Zekâ Gigafabrikaları kurulmasını desteklemeyi önermektedir 41. Yapay Zekâ Gigafabrikaları, Yapay Zekâ Fabrikaları konseptini bir üst seviyeye taşıyacaktır . Bunlar , benzeri görülmemiş ölçekte büyük yapay zekâ modelleri ve bilimsel uygulamalar geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için tasarlanmış, enerji verimli veri merkezleri ve yapay zekâ odaklı otomasyonla birlikte devasa hesaplama gücünü entegre eden ve yapay zekâ modeli eğitimini, çıkarımını ve dağıtımını optimize eden büyük ölçekli tesisler olacaktır . Komisyon, gelecekteki hesaplama taleplerini öngörmeye ve planlamaya devam edecektir. Altyapı yükseltmeleri , Avrupalı araştırmacıların bilimsel öncelikleriyle uyumlu olacak ve yeteneklerin amaca uygun kalmasını ve kuantum hesaplama gibi yapay zekâ için önemli olan gelecekteki trendleri öngörebilmesini sağlayacaktır 42 .
RAISE, yapay zeka fabrikalarının ve gelecekteki yapay zeka gigafabrikalarının temel Avrupa hesaplama kaynaklarından faydalanacaktır . RAISE, EuroHPC Ortak Girişimi ile yakın işbirliği içinde çalışacak ve ayrılmış hesaplama kaynaklarıyla ilgili olarak AB tarafından finanse edilen araştırma projeleri için garantili kullanılabilirlik ve planlama önceliği sağlayacaktır.
| Komisyon şunları yapacaktır:
·AB bilim insanları ve girişimcileri için , Horizon Europe’un özel hedefleri de dahil olmak üzere , yapay zeka gigafabrikalarına güvenli ve özel erişim sağlanması. Horizon Europe, 600 milyon Euro’ya kadar yatırım yapacak (RAISE pilot projesi) . ·Yapay Zeka Fabrikaları aracılığıyla bilime yönelik yapay zeka hesaplama kaynaklarının geliştirilmesine devam edin . |
3.3.Veri
AB, Avrupa’da sağlam bir veri ekosistemi geliştirmek için mevzuat ve altyapı alanında önemli girişimlere öncülük etmiştir . Bunlar arasında Avrupa Açık Bilim Bulutu (EOSC) ( Ar-Ge için Ortak Avrupa Veri Alanı 43) , Avrupa Sağlık Veri Alanı 45 gibi diğer Ortak Avrupa Veri Alanları 44 , Açık Veri Direktifi , Veri Yönetişimi Yasası ve Veri Yasası 46 yer almaktadır . Bu çabalar , Kültürel Miras Bulutu 47 , Malzeme Ortak Alanı 48 veya biyoveri kaynakları 49 gibi ek tematik girişimlerle tamamlanmaktadır . Bu girişimler , yüksek kaliteli verilerin yapay zekanın bilimsel uygulamaları için temel bir kolaylaştırıcı olması nedeniyle, bilimde yapay zekanın benimsenmesini artıracaktır .
Yapay zekâya hazır araştırma verileri, bilimsel sorulara ve iş akışlarına yapay zekâ çözümleri sağlamak için gerekli olsa da, yüksek kaliteli bilimsel veri kümelerinin geliştirilmesi ve ölçeklendirilmesi hala kalıcı yapısal zorluklarla karşı karşıyadır 50. Avrupa, yüksek kaliteli, derlenmiş bilimsel verilerde küresel bir liderdir. Bununla birlikte , açık bilimsel veritabanları , araştırma altyapılarının parçalanması, veri paylaşımındaki engeller, birlikte çalışabilirlik eksikliği , veri siloları ve gizlilik endişeleri nedeniyle tam potansiyelleriyle kullanılmamaktadır . Ortak Avrupa Veri Alanları ve özellikle EOSC 51 gibi girişimler , bu zorlukların bazılarını ele alarak daha fazla veriye erişimi ve yeniden kullanımını sağlamayı amaçlamaktadır . Avrupa Sağlık Veri Alanı, yapay zekâ destekli araştırmalarda adalet ve mükemmelliği destekleyen güvenilir bir çerçeve sağlarken, Avrupa genelinde sağlık verilerinin keşfedilebilirliğini ve yeniden kullanımını artırmaktadır .
Yapay Zeka Kıta Eylem Planı’nda duyurulduğu üzere, yukarıda belirtilen girişimler , yeni yüksek kaliteli, büyük ölçekli veri kaynakları açarak ve işletmelerin ve kamu idarelerinin verileri sorunsuz ve büyük ölçekte paylaşmasını sağlayarak, yakında yürürlüğe girecek Veri Birliği Stratejisi ile tamamlanacak ve güçlendirilecektir . Bu bağlamda, Komisyon , Ortak Avrupa Veri Alanları da dahil olmak üzere farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirecek Yapay Zeka Fabrikaları içinde Veri Laboratuvarları kuracaktır . Veri Laboratuvarları ayrıca veri kümelerini temizleme ve zenginleştirme, teknik araçlar sağlama (örneğin standartlaştırılmış formatlar, sentetik veriler, paylaşılan teknik yapı taşları) , düzenleyici uyumluluğu destekleme (örneğin GDPR) ve sektörler ve sınırlar arası birlikte çalışabilirliği teşvik etme gibi bir dizi başka hizmet de sunabilir. Veri Laboratuvarları , veri depolarını veri hizmetleri ve EuroHPC altyapısıyla bağlayan, yapay zeka ile çalışan bilim insanları için önemli bir araç olacaktır . Komisyon, Araştırma ve Teknoloji Altyapıları Stratejisi 52 aracılığıyla , Avrupa’nın araştırma ve teknoloji altyapı ekosisteminin kapasitesini, erişilebilirliğini ve sürdürülebilirliğini güçlendirecek ve bilimsel yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi için temel bir kolaylaştırıcı olarak Açık Bilim konusunda eylemler başlatacaktır .
2025-2027 ERA Politika Gündemi 53’ün açık bilim konusundaki yapısal politikasındaki hedeflerinden biri, araştırmacılara kamu kaynaklarıyla finanse edilen araştırma sonuçlarına erişim ve bunların yeniden kullanımı ile yayınların ve verilerin bilimsel amaçlarla kullanımı için daha iyi yasal koşullar ve kaynaklar sağlamaktır. Bu bağlamda Komisyon, mevcut zorluklar, olası çözümler ve politika seçenekleri hakkında paydaş istişareleri de dahil olmak üzere daha fazla kanıt toplayacaktır 54 .
RAISE, yapay zeka bilimi için yüksek kaliteli, yapay zekaya hazır verilerin kullanılabilir hale getirilmesi amacıyla EOSC ve diğer Veri Alanları ile yakın işbirliği içinde çalışacaktır . Bilim insanlarının ihtiyaçlarını (örneğin veri toplama, temizleme ve zenginleştirme hizmetleri) desteklemek ve bilimsel topluluk tarafından kullanımını teşvik etmek amacıyla, Yapay Zeka Fabrikalarının bir parçası olarak gelecekteki Veri Laboratuvarlarının geliştirilmesi ve tasarımını destekleyecektir. RAISE ayrıca stratejik bilimsel veri boşluklarının belirlenmesine ve yapay zeka bilimi için gerekli veri kümelerinin toplanması, düzenlenmesi ve entegrasyonu çabalarına destek olacaktır.
| Komisyon şunları yapacaktır:
·Veri Laboratuvarlarının tasarımını ve özellikle EOSC olmak üzere Ortak Avrupa Veri Alanlarıyla bağlantılarını destekleyerek , bu alanların uygunluğunu , verilerin bilimsel araştırmalar için erişilebilirliğini ve yeniden kullanılabilirliğini sağlamayı amaçlıyoruz . ·RAISE Ağları (RAISE pilot projesi) aracılığıyla bilim insanlarına stratejik veri eksikliklerini belirleme, gerekli veri kümelerini toplama , düzenleme ve entegre etme konusunda destek sağlamak . ·Kamu kaynaklarıyla finanse edilen araştırma sonuçlarına erişimin ve bunların yeniden kullanımının iyileştirilmesi ihtiyacına ve yayınların ve verilerin bilimsel amaçlarla kullanımına ilişkin kanıt toplamak . |
3.4.Araştırma Fonlaması
Avrupa araştırma fonları , halihazırda çok çeşitli disiplinlerde yapay zekâ ile ilgili bilim projelerini ve yapay zekâ bilimi üzerine birçok projeyi desteklemektedir . Bu durum , yapay zekânın disiplinler arası bir araç olarak kullanımını teşvik etmiş ve bu alanlardaki bilimin gelişimini sağlamıştır (aşağıdaki kutuya bakınız). Yapay zekâ teknolojileri daha gelişmiş ve yaygın olarak kullanılmaya başlandıkça, araştırma fonları da artmıştır; bu durum, örneğin, Avrupa Araştırma Konseyi (ERC) tarafından bilimde yapay zekâ için verilen hibe sayısındaki artışta ( aşağıdaki grafiğe bakınız ) yansımaktadır.
| AB tarafından finanse edilen bilim alanındaki yapay zeka projeleri 56
F-IMAGE, sismik sinyalleri sınıflandırmak ve analiz etmek ve depremler sırasında fayların davranışını anlamak için yapay zekayı kullandı. Fayların kısa vadeli evrimini değerlendirerek, depremleri üreten süreçleri daha iyi anlamak mümkün hale geliyor. AI-PREVENT projesi, daha öngörülebilir ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmeti elde etmek için sağlık ve diğer yaşam tarzı faktörlerini kapsayan veri kümelerine yapay zekayı uyguladı. Yapay zeka tarafından oluşturulan modellerin, risk altında olan ve önleyici bakıma ihtiyaç duyan belirli bireyleri belirlemede güçlü araçlar olduğu gösterildi. BioMonitor4CAP, klasik gösterge metodolojilerini yapay zeka da dahil olmak üzere gelişmiş teknolojik yaklaşımlarla entegre eden, tarım alanları için biyoçeşitlilik izleme sistemleri geliştiriyor. Ana hedefi, çiftçilere ve daha geniş kamuoyuna bilgi, yöntem ve araçlar sağlamaktır. |
Horizon Europe kapsamında , AB 2021-2024 döneminde yapay zekaya 6,4 milyar Euro yatırım yaptı . 2025 Horizon Europe Çalışma Programı , yaklaşık 0,7 milyar Euro’su bilimde yapay zekaya olmak üzere 1,6 milyar Euro daha yatırım yapıyor ve bilimde yapay zekaya yönelik daha fazla destek , II. Sütun kapsamında işbirlikçi araştırmayı teşvik eden özel konular aracılığıyla Horizon Europe’un 2026-2027 dönemi için planlanıyor . Bilimde yapay zeka için ek fonlar , ERC , MSCA ve Avrupa İnovasyon Konseyi (EIC) 57 gibi aşağıdan yukarıya doğru işleyen araçlardan geliyor . GENAI4EU 58 gibi özel eylemler , üretken yapay zekanın alanlar ve uygulamalar genelinde kullanımını daha da kolaylaştırdı . Komisyon ayrıca , üye devletler genelinde en iyi yapay zeka araştırma laboratuvarlarını birbirine bağlamak ve yapay zekayı geliştirmek için dokuz Yapay Zeka Mükemmeliyet Ağı’na 100 milyon Euro’nun üzerinde fon sağladı . Buna paralel olarak , Komisyon, mevcut yeteneklerin sınırlarını zorlayan ve öncü yapay zekanın ortaya çıkmasını destekleyen büyük, çok modlu yapay zeka modelleri geliştirmek için Horizon Europe ve Digital Europe kapsamında ek 70 milyon Euro tahsis etmiştir .
Komisyon, yapay zekâ alanındaki bilimsel araştırmalara yönelik yatırımların aktif koordinasyonunu ve uyumunu daha da güçlendirecek , böylece değeri en üst düzeye çıkaracak ve yapay zekâ yeteneklerinin artmasından fayda sağlayabilecek tematik alanlarda stratejik yatırımları teşvik edecektir. Komisyon , yapay zekâ alanında Avrupa araştırma fonlarının ana sağlayıcısı olarak rolünü sürdürmeye ve güçlendirmeye, Horizon Europe’un yenilikçi yapay zekâ odaklı bilimsel yaklaşımlar için bir katalizör olarak rolünü artırmaya kararlıdır . Uyum Politikası fonları , özellikle ERDF , yapay zekâ da dahil olmak üzere araştırma ve inovasyonu desteklemek için bir diğer önemli Birlik aracıdır .
Bilimde yapay zekayı etkili bir şekilde finanse etmek için, finansman araçlarının hızla gelişen doğasına uygun hale getirilmesi çok önemlidir 60. Finansman esnek, çevik olmalı ve disiplinlerarası yaklaşımı ve işbirliğini desteklemelidir . Yeni fikir ve trendlere hızla tepki verebilmeli ve teknik altyapıya ve uzmanlığa erişimi garanti etmelidir . Ek olarak, finansman programları, aşağıdan yukarıya ve yönlendirilmiş çağrılar, farklı proje boyutları, bireysel ve işbirlikçi araştırma girişimleri arasında bir denge kurmalı ve gerekli altyapıların oluşturulmasını ve sürdürülmesini desteklemelidir .
RAISE, uyumlu ve koordineli araştırma fonlamasını teşvik ederek araştırma çalışmalarındaki parçalanmayı azaltacaktır . Avrupa Araştırma ve Yenilik Çerçeve Programı kapsamında çeşitli araçlar kullanacak ve ek koordinasyon çabalarına girişecektir. Bunlar arasında, farklı disiplinlerden bilim insanlarına fayda sağlayacak modeller ve yapay zeka araçları geliştirmek için alanlar arası araştırmaların fonlanması ve üye devletlerle birlikte yapay zeka bilimi için ulusal araştırma gündemlerinin geliştirilmesi ve uyumlu hale getirilmesi yer alacaktır.
| Komisyon şunları yapacaktır:
·Horizon Europe’un 2026-27 Çalışma Programı’ndaki yatırım gündemi aracılığıyla bilim alanında yapay zekaya yapılan yatırımları teşvik etmek ve koordine etmek (RAISE pilot projesi ) . ·Horizon Europe’un yapay zekaya yaptığı yıllık yatırım rakamlarını ikiye katlamayı hedefliyor ; bu hedef , 2028 yılına kadar bilim alanındaki yapay zeka yatırımlarını da ikiye katlamayı içeriyor . ·Bilimsel laboratuvar otomasyonunu ve endüstriyel ortamlar da dahil olmak üzere bilimsel temel modellerinin geliştirilmesini ve güncellenmesini finanse etmek (RAISE pilot projesi ) . |
3.5.İşbirliği ve koordinasyon
Bilimde yapay zekanın sorumlu bir şekilde benimsenmesini hızlandırmak, ek kaynakları harekete geçirmek ve çabaları uyumlu hale getirmek için Avrupa düzeyinde koordinasyon ve iş birliğini gerektirir . Bu özgün Avrupa yaklaşımı üç temel unsur üzerine kurulacaktır: (i) özel sektörle başarılı iş birlikleri kurmak, (ii) AB içinde politika koordinasyonu ve uyumu ve (iii) diğer uluslararası aktörlerle ittifaklar ve iş birliği 61 .
Özel sektör işbirliği
Komisyon, Avrupa’da daha dinamik ve başarılı bir girişimcilik ekosistemi oluşturmaya kararlıdır. Yakın zamanda kabul edilen AB Girişim ve Ölçeklendirme Stratejisi 62 , AB’yi küresel teknoloji odaklı şirketlerin kurulması ve ölçeklendirilmesi için dünyanın en iyi yeri olarak konumlandırmayı amaçlamaktadır . Yapay zekaya odaklanan girişimler ve şirketler önümüzdeki yıllarda önem kazanacaktır . Bu şirketler, iş modellerini ve rekabet avantajlarını yapay zeka ile elde edilen yeni bilimsel keşiflere , yapay zeka ile bilim yapmak için yeni araçların (örneğin modeller, araştırma asistanları) geliştirilmesine ve kilit sektörler için yeni bilimsel yapay zeka hizmetlerine dayandırmaktadır .
| Avrupa’da bilim alanında yapay zeka girişimleri
Yapay zekanın bilim alanında kullanımı üzerine kurulu birçok Avrupa girişim şirketi örneği bulunmaktadır. Örneğin, bir Fransız biyoteknoloji şirketi biyoloji için bir yapay zeka temel modeli geliştirdi. Uzaydan iklim riski analizine odaklanan İtalyan bir girişim şirketi, sel, kasırga ve kuraklık gibi iklim tehlikelerine varlıkların ne kadar maruz kaldığını ölçmek için (çoklu uydu takımyıldızlarından elde edilen) Dünya gözlem verileri üzerinde makine öğrenimi kullanıyor. Polonya merkezli yapay zeka destekli bir kimya girişimi, ilaç geliştirme ve malzeme biliminde önemli ancak karmaşık ve zaman alıcı bir adım olan organik sentez yollarının planlanması için bir platform geliştirdi. |
Bilim alanında yapay zekayı kullanan şirketler , tam entegre bir Tek Pazarın (sermaye dahil) olmaması, yatırımcıların risk iştahının düşük olması ve düzenleyici engeller gibi diğer Avrupa girişimleri ve ölçeklendirme şirketleriyle benzer zorluklarla karşı karşıyadır . Buna ek olarak, yetenekli insan bulmakta daha da büyük bir zorlukla karşılaşıyorlar, çünkü yetenek son derece uzmanlaşmış, talep gören ve kıt bir alanda bulunuyor. Avrupa Yatırım Fonu (EIC) , 2024 yılında yapay zeka projelerine 150 milyon Euro’dan fazla (ve 2021-2024 döneminde 400 milyon Euro’dan fazla ) yatırım yaptı ve bilim alanındaki yapay zeka girişim ve ölçeklendirme ekosistemini desteklemede büyük bir rol oynamaya devam edecek . Girişim sermayesi sağlarken aynı zamanda yapay zeka araştırma asistanları ve otonom araştırma laboratuvarları gibi erken aşama yenilikçi fikirleri de destekliyor . AB Girişim ve Ölçeklendirme Stratejisi doğrultusunda , Komisyon , işletmeler için idari yükü azaltmak amacıyla daha geniş bir basitleştirme çabası kapsamında EIC’nin önemini genişletecek ve kurallarını basitleştirecektir . Ayrıca , Avrupa Teknoloji Enstitüsü ( EIT ), şu anda toplam değeri yaklaşık 20 milyar Euro olan 800 civarında yapay zeka girişimini içeren ekosistemi genelinde yapay zeka ile ilgili faaliyetleri desteklemektedir .
Komisyon, özellikle yapay zekanın bilimsel uygulamalarına dayalı ürün ve hizmetler için araştırmadan pazara geçişi desteklemeye kararlıdır. Yapay Zeka Yasası, teknolojik ilerlemeyi desteklerken güveni de teşvik etmek üzere tasarlanmıştır. Parçalanmayı önleyerek ve yatırımcılara hukuki kesinlik sunarak yapay zeka için iç bir pazar yaratacaktır . Yapay Zeka Yasası , kapsamı dışında yalnızca bilimsel araştırma ve geliştirme amacıyla geliştirilen ve hizmete sunulan yapay zeka sistemlerini ve modellerini hariç tuttuğu için inovasyonu ve bilimsel özgürlüğü desteklemektedir . Yapay Zeka Kıta Eylem Planı’nda belirtildiği gibi, Komisyon, araştırma kurumlarına , yan kuruluşlara ve girişimlere yapay zeka düzenleyici ortamında yol gösterme de dahil olmak üzere, Yapay Zeka Yasası’nın net bir şekilde uygulanmasını desteklemek için çalışmaktadır . Destek önlemleri arasında yakın zamanda yayınlanan 65 numaralı Kılavuz ve 66 numaralı Uygulama Kodu ( her ikisi de genel amaçlı yapay zeka modelleri hakkında ) , yakında faaliyete geçecek olan Yapay Zeka Yasası Hizmet Masası ve Yapay Zeka Düzenleyici Deneme Ortamları ( her Üye Devlette zorunludur ve tasarım ve işletiminde bilimsel araştırma topluluğunu içermelidir ) yer almaktadır .
Bu Avrupa Yapay Zeka Bilim Stratejisi, kamu kaynaklarıyla finanse edilen araştırmaların ve kamu sektörünün ötesine geçiyor. Özel sektör araştırmaları da harekete geçirilmeli ve yapay zekayı araştırma faaliyetleri için temel bir araç olarak benimsemelidir. Dünyanın en büyük teknoloji şirketleri, bünyelerinde yapay zeka bilim ekipleri kuruyor ve önde gelen araştırma kurumlarıyla ortaklıklar oluşturuyor. Bu nedenle Komisyon, ek kaynak ve yatırımların harekete geçirilmesine yardımcı olmak amacıyla hayırsever kuruluşlar da dahil olmak üzere özel sektörü hedef alan bir bağış toplama kampanyası başlatacaktır. Komisyon ayrıca, örneğin Apply AI Alliance katılımcıları aracılığıyla, başvuru aşamasına yakın olan AB fonlu yapay zeka bilim araştırma projelerine daha aktif bir şekilde katılmaları için girişimleri ve diğer şirketleri teşvik edecektir.
| Komisyon şunları yapacaktır:
·Bilimde Yapay Zeka Zirveleri düzenlemek, bilim alanındaki yapay zeka topluluklarını (bilim insanları, politika yapıcılar, girişimciler, teknoloji şirketleri) bir araya getiren yıllık amiral gemisi etkinliklerdir. ·Bilim alanında yapay zeka konusunda özel şirketlerden taahhütler alınmasını teşvik etmek amacıyla bir kampanya başlatmak . ·Örneğin, yapay zeka yasasının yan kuruluşlar için getirdiği araştırma muafiyetini değerlendirerek , yapay zeka yasasının bilim camiası üzerindeki etkilerini analiz edin . |
Üye Devletlerin koordinasyonu
Komisyon ve Üye Devletler, bilimde yapay zekanın stratejik önemi ve ortak bir Avrupa yaklaşımının geliştirilmesi konusunda hemfikirdir ; bu durum, bilimde yapay zeka hakkındaki son Konsey Sonuçlarında da yansıtılmıştır 67. Komisyon , halihazırda Üye Devletlerle kapasite oluşturmak , zorlukları belirlemek ve bilimde yapay zeka konusunda Karşılıklı Öğrenme Egzersizi (MLE) 68 aracılığıyla ulusal düzeyde en iyi uygulamaları paylaşmak için çalışmaktadır .
Üye Devletler düzeyindeki eylemler ve yatırımlar, stratejinin başarısı için çok önemlidir . Üye Devletler, kendi özel ihtiyaçlarını ele almalı ve kendi Ar-Ge sistemleri içinde Avrupa çabalarının çarpanı olarak hareket etmelidir; zira AB’deki kamu araştırma fonlarının yaklaşık %90’ı ulusal düzeyden gelmektedir 69. Bu yatırımlar, Avrupa biliminin güçlü yönlerine , yani işbirliğine, akademik özgürlüğe ve yapay zekanın sorumlu kullanımına dayanmalıdır . Komisyon ve Üye Devletler, bilimde yapay zeka konusundaki araştırma fonlama gündemlerini uyumlu hale getirmeye çalışabilirler 70 .
Yapay zekânın bilim alanındaki girişimlerinin daha geniş AB ve ulusal politikalar ve önceliklerle uyumlu olmasını sağlamak için üst düzey taahhütler ve rehberlik gereklidir . Hem AB hem de üye devletler düzeyinde koordineli ve uyumlu politikalar, diğer kurumların (üniversiteler, araştırma kuruluşları vb.) daha hedefli eylemler yoluyla yapay zekânın bilim alanındaki kullanımını hızlandırmasına destek olmalı ve yol açmalıdır. Koordinasyon çabaları , ortak sahiplik ve işbirlikçi yönetişim kültürünü teşvik etmelidir . Daha fazla ulusal yapay zekâ stratejisi , bilimsel araştırmalarda yapay zekâyı desteklemek için somut önlemler içermelidir .
Koordinasyon, 2025-27 ERA politika gündeminin bir parçası olarak ERA yönetişimi 72 kapsamında gerçekleştirilecektir . Üye Devletler, Horizon Europe ile ilişkili ülkeler ve Ar-Ge paydaşlarıyla çalışma düzeyinde koordinasyon , bilimde yapay zekanın teknik yönlerinin kapsamlı bir şekilde ele alınmasını sağlayacaktır . Bu çalışma, yakında yürürlüğe girecek olan ERA Yasası ve ERA’nın daha geniş stratejik hedefleriyle uyumlu olmayı amaçlayacaktır . RAISE’nin tasarımını ve geliştirilmesini ve ülkelerin gelecekteki katılımını destekleyecek ve kolaylaştıracaktır .
Heitor Raporu 74’te önerildiği gibi , bu koordinasyon , ilgili politikaların ve yatırımların yönlendirilmesine ve zamanında uyarlanmasına olanak tanıyan bir izleme mekanizmasıyla desteklenecektir. Bu mekanizma , bilimsel yayınlar , seçilen bilimsel disiplinlerdeki temel modeller ve bunların birbirleriyle olan bağlantıları , stratejik veri kümeleri ve diğer yönler ( beceriler , eğitim, girişimler/şirketler ) gibi Temel Performans Göstergeleri (KPI’lar) ile bilim insanları tarafından yapay zekanın benimsenmesindeki ilerlemeyi uluslararası düzeyde takip edecektir . Bu bilgiler , Yapay Zekayı Uygulama stratejisinde duyurulan Gözlemevi’ne entegre edilecektir .
| Komisyon şunları yapacaktır:
·ERA yönetişiminde , örneğin bilimde yapay zekaya yönelik özel ERA Eylem Planı gibi, Üye Devletler, Ortak Ülkeler ve Ar-Ge paydaşlarıyla koordinasyon sağlamak . ·Yapay zekanın bilim alanındaki kullanımını göstergeler ve ölçütlerle izleyin . |
Uluslararası işbirliği
AB, genel AB yapay zeka politikası çerçevesinde ve Yapay Zekayı Uygulama stratejisiyle sinerji içinde, yapay zekanın bilimdeki kullanımını açık, insan merkezli ve bilimsel mükemmelliğe dayalı hale getirmeyi amaçlamaktadır . AB, teknolojik ilerlemeyi temel haklarla uyumlu hale getirme ve bu vizyonu uluslararası alanda teşvik etme konusunda öncü bir konumda olmayı hedeflemektedir. Bu nedenle uluslararası iş birliği, hem AB’nin açık stratejik özerkliğini hem de küresel standartları şekillendirme hedefini desteklemektedir. AB’nin bu alanda sorumlu bir şekilde liderlik etme kapasitesi, ilkelerini paylaşan ortaklarla çalışma ve yapay zekanın bilimdeki kullanımını şekillendirmede aktif rol oynama yeteneğine bağlıdır.
Bu pozisyon, AB’nin yapay zekâ politikasının uluslararası katılım önceliklerine dayanmaktadır . Açıklık , kapsayıcılık ve haklar etrafında küresel dijital gündemi şekillendirmeyi amaçlayan yakın tarihli “Avrupa Birliği için Uluslararası Dijital Strateji” 75 gibi mevcut stratejik çerçevelere , AB’nin “Araştırma ve İnovasyona Küresel Yaklaşım” 76’sına , Horizon Europe ortaklık anlaşmalarına ve üçüncü ülkelerle yapılan Bilim ve Teknoloji Anlaşmalarına dayanmaktadır ; ancak bu çerçeveler , AB yapay zekâ stratejisinin uluslararası işbirliği öncelikleriyle uyumlu olmalıdır ve bu da değer temelli ve karşılıklı yarar sağlayan uluslararası araştırma ve inovasyon işbirliğinin temelini oluşturmuştur . Ayrıca , yapay zekânın bilime entegre edilebileceği ve bunun AB yapay zekâ stratejisinin uluslararası katılım öncelikleriyle uyumlu olduğu devam eden bölgesel politika diyaloglarına ve bilim diplomasisine de dayanabilir .
Daha derin uluslararası iş birliğine güvenceler eşlik etmeli ve açıklık, stratejik alanlarda istenmeyen teknoloji transferine veya bağımlılıklara karşı uyanıklıkla dengelenmelidir. Bu nedenle, araştırma güvenliği, Avrupa Ekonomik Güvenlik Stratejisi, Uluslararası Dijital Strateji ve Küresel Ar-Ge Yaklaşımı’nda belirtildiği gibi, bu yaklaşımın temel bir bileşenidir. AB, güvenilir ortaklarına ulaşarak etkisini artırır ve küresel kuralların ve standartların vizyonunu ve stratejik çıkarlarını yansıtmasını sağlar. Bu çaba, Üye Devletlerin ikili ilişkilerini tamamlar ve AB’nin G7, G20, UNESCO, OECD ve İlkeler ve Değerler Üzerine Çok Taraflı Diyalog gibi çok taraflı forumlardaki kolektif konumunu güçlendirir.
Bu yaklaşım , bilimsel işbirliğinin AB’nin rekabet gücünü ve küresel sorumluluğunu desteklediği, küresel olarak bağlantılı ancak stratejik olarak özerk bir Avrupa Birliği alanına katkıda bulunur .
| Komisyon şunları yapacaktır:
·AB’nin yapay zekâ konusundaki genel uluslararası iş birliği bağlamında , önceliklerine uygun olarak ve mevcut çerçeve içinde , ilgili üçüncü ülkeler ve bölgelerle bilim alanındaki yapay zekâya ilişkin özel konuları ele almak . ·AB’nin yapay zeka stratejisinin uluslararası iş birliği öncelikleriyle uyumlu olarak , ortak öncelikleri belirlemek, bilim projelerinde yapay zekanın kullanımını ortaklaşa finanse etmek ve bilimde yapay zekanın kullanımında kapasite geliştirme ve karşılıklı öğrenmeyi teşvik etmek amacıyla, Ar -Ge’ye ilişkin mevcut bölgesel politika diyalogları aracılığıyla etkileşimde bulunmak . ·AB’nin yapay zeka stratejisinin uluslararası işbirliği öncelikleriyle uyumlu olarak, ilgili çok taraflı forumlar ve uluslararası kuruluşlar aracılığıyla bilimde yapay zekanın sorumlu kullanımına ilişkin AB ilkelerini, değerlerini ve standartlarını teşvik etmek . |
4.Bilimde Yapay Zekanın Kilit Sektörlerdeki Kullanımı: Bilimde Yapay Zekaya İlişkin Örnek Vakalar
Gelişmiş malzemeler ve biyoteknolojiler, Avrupa Ar-Ge öncelikleri ve güçlü bilimsel temele sahip kilit sektörlerdir ve Yapay Zeka Kıta Eylem Planı’nda da belirtildiği gibi, yapay zeka bu alanlarda büyük potansiyel taşımaktadır. Yapay zekanın uygulanabileceği diğer sektörler ise Yapay Zekayı Uygulama Stratejisi’nde ele alınmaktadır.
Gelişmiş malzeme tasarımı için yapay zeka
Yapay zekâ, gelişmiş malzemelerin keşfinden üretime kadar tüm döngüsünde atılımları kolaylaştırabilirken , aynı zamanda ( Yapay Zekâ Uygulama Stratejisi’nde daha da geliştirilen ) gelişmiş üretim tekniklerinin sivil ve savunma alanları arasında birlikte çalışabilir bir endüstriyel taban geliştirmesini de sağlayabilir .
Gelişmiş malzemeler, geleneksel malzemelere kıyasla üstün özellikler veya performans sergiler. Genellikle elektronik, enerji, biyomedikal cihazlar veya havacılık gibi en ileri uygulamalarda kullanılırlar ve AB’nin ekonomik güvenliği için kritik bir teknolojidirler. Gelişmiş malzemeler küresel pazarının yaklaşık 5 trilyon Euro olduğu tahmin edilmektedir ve AB bunun %25’ini temsil etmektedir . Malzeme bilimi, yapay zekanın en hızlı benimsendiği alanlardan biridir ( yıllık bazda yaklaşık %50 büyüme) , çünkü endüstriyel üretim için gereken zamanı ve kaynakları önemli ölçüde azaltabilir ve pazara sunma süresini hızlandırabilir. Kapalı döngü sentez sistemlerinde yapay zeka ve robotik teknolojilerinin birleştirilmesi, yeni malzeme tanımlama ve doğrulama işlemlerini geleneksel tekniklere göre 1000 kat daha hızlı gerçekleştirebilir .
Yenilikçi ileri malzemelere olan talebin katlanarak artması bekleniyor. Önümüzdeki yıllarda, Komisyon 2026 yılında İleri Malzemeler Yasası’nı sunarak araştırmadan üretime ve kullanıma kadar tüm yaşam döngüsünü kapsayan bir çerçeve sağlayacak. Horizon Europe 2025 Çalışma Programı, ileri malzemeler üzerine Ar-Ge için birleşik bir dijital altyapı olan Avrupa Malzeme Ortak Alanı’nın (Materials Commons for Europe) oluşturulmasını öngörüyor ve bu teknoloji alanının büyük dönüştürücü potansiyelini vurguluyor.
Biyoteknoloji için yapay zeka
Biyoteknolojiler , AB ekonomisinin rekabet gücü için kilit bir sektördür . Biyoteknolojiler, insan sağlığı, iklim değişikliği veya tarımsal gıda tedariki gibi zorluklara çözümler sunabilir 79 ve AB’nin ekonomik güvenliği için kritik bir teknoloji alanıdır 80. AB’de biyoteknoloji yaklaşık 65 milyar Euro ciroya sahiptir ve 300.000 kişiye istihdam sağlamaktadır 81. Komisyonun yakın gelecekte bir Biyoteknoloji Yasası teklif etmesi bekleniyor .
Yapay zekâ, biyoteknolojileri hızla dönüştürüyor ve ilaç keşfinden hassas fermantasyona kadar tüm alanlarda ilerleme sağlıyor. Biyolojik yapay zekâ modelleri, karmaşık biyolojik sistemleri analiz etmek, uzun deneylere gerek kalmadan biyomoleküllerin 3 boyutlu yapısını tahmin etmek ve hatta sıfırdan yeni biyolojik ajanlar üretmek için kullanılıyor. Biyolojik yapay zekâ modellerinin sayısı hızla artıyor ve boyutları ile yetenekleri de gelişiyor . AB mükemmel bir biyoteknoloji araştırma ekosistemine sahip olsa da, önde gelen biyolojik yapay zekâ modelleri çoğunlukla AB dışında ve özel aktörler tarafından geliştiriliyor .
Biyoteknoloji araştırma sektörü , yapay zekadan tam olarak yararlanmak için hâlâ çeşitli zorluklarla karşı karşıya. Veri birlikte çalışabilirliği zorluklarının üstesinden gelinmeli ve farklı organizmalardan, coğrafi kökenlerden ve deneysel düzeneklerden elde edilen çok çeşitli biyolojik veri türlerinin entegrasyonu gerekmektedir . Yapay zeka modellerinin yeteneklerindeki hızlı ilerlemeler ve çift kullanımlı potansiyelleri, teknolojinin kötüye kullanılma riskini de artırarak özel önleyici tedbirler gerektirmektedir 85. Yapay zeka uzmanları, biyologlar, kimyagerler, klinisyenler, etikçiler ve politika yapıcılar arasında güçlü bir işbirliğine ve yapay zekanın güvenliğini , emniyetini ve güvenilirliğini değerlendirmek ve iyileştirmek için sağlam yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır 86 .
AB, biyoteknoloji araştırmalarında yapay zekanın benimsenmesine fayda sağlayabilecek çeşitli girişimler başlattı . Bunlar arasında Yaşam Bilimleri Stratejisi 87 , veriler için tek bir pazar oluşturmayı amaçlayan Avrupa Veri Stratejisi (Avrupa Sağlık Veri Alanı aracılığıyla sağlık verileri de dahil ) 88 ve Yapay Zeka Kıtası’nda sunulan Yaşam Bilimleri Yapay Zeka Fabrikaları 89 yer almaktadır .
5.Sonuçlar
Bilimde yapay zekanın artan kullanımı, derin bilimsel, ekonomik ve sosyal sonuçlar doğuracaktır ; keşifleri hızlandıracak, ekonomik büyümeyi teşvik edecek, tüm sektörleri kökten değiştirecek ve yeni sektörler yaratacaktır. Komisyon, bilimde yapay zekanın gücünden yararlanmaya, AB’nin bilim alanındaki lider konumunu güçlendirmeye ve yeni bir rekabet çağına zemin hazırlamaya kararlıdır.
Avrupa Yapay Zeka Bilim Stratejisi, mevcut Avrupa güçlü yönlerine dayanmakta ve yapay zekaya özgün bir Avrupa yaklaşımını benimsemektedir. Araştırmacıları güçlendirmek ve çığır açan gelişmeleri teşvik etmek için yapay zeka destekli bilimde Avrupa mükemmelliğini desteklemek ve daha da artırmak için eylemler önermektedir. Bu hedefleri somutlaştıran amiral gemisi girişim, yapay zeka bilimini ilerletmek için kaynakları, uzmanlığı ve yeteneği bir araya getirecek sanal bir Avrupa enstitüsü olan RAISE’dir.
Bu stratejinin uygulanması, Üye Devletler, ortak ülkeler, bilim camiası ve diğer paydaşlarla yakın işbirliği içinde mümkün olup, ERA bu işbirliğinin temel yönetim çerçevesini sağlayacaktır. Diğer yapay zeka politikaları ve girişimleriyle tutarlılık sağlanacak ve Yapay Zekayı Uygulama stratejisinde önerilen genel Avrupa yapay zeka yönetimine, yani Üye Devlet düzeyinde Yapay Zeka Kurulu ile koordinasyona katkıda bulunulacaktır.
Komisyon, Avrupa Parlamentosu’nu, Avrupa Konseyi’ni, AB Konseyi’ni ve paydaşları, Bilimde Yapay Zeka için Avrupa Stratejisi’ni onaylamaya ve ortaya koyduğu girişimlerin gerçekleştirilmesine aktif olarak katkıda bulunmaya davet etmektedir. Bu stratejinin hedeflerine doğru ilerlemeyi izlemek için bir politika izleme çerçevesi geliştirilecektir . Komisyon, Stratejinin uygulanmasına ilişkin raporu 2027 yılı sonuna kadar sunacaktır.
Süregelen küresel yapay zeka yarışında , bilimde yapay zekanın kullanımı, AB’ye yapay zekada ve çok daha ötesinde gelecekteki yenilik ve rekabet gücünün tohumlarını ekmek için bir fırsat sunmaktadır . Güçlerimizi birleştirerek, yapay zekaya Avrupa yaklaşımını benimseyerek ve bilimsel mükemmelliğin dünya standartlarındaki ekosisteminde yeni bir dinamik yaratarak bu anı yakalayabiliriz.
Ek I: Eylemlerin Özeti
| Eylemler | |
| ARTIRMAK | ·RAISE pilot uygulamasının lansmanı Yapay Zeka Bilim Zirvesi’nde (2025’in 4. çeyreği) yapılacak.
·Bilimde yapay zeka için ilk RAISE koordinasyonunu kurmak ( Q4/25) ·RAISE’i (2028) oluşturmak için Üye Devletler ve özel sektörle ortaklık kurun . ·Üst düzey bir akademik danışma kurulu oluşturun (Q4/25) |
| Mükemmellik ve yetenek | ·Bilimde Yapay Zeka üzerine Doktora Ağlarını finanse ederek yeni nesil araştırmacıları yetiştirmek ( RAISE pilot projesi) (Q4/25)
·Bilimde Yapay Zeka Konusunda Mükemmellik Tematik Ağları Fonu (RAISE pilot projesi) (2025’in 4. çeyreği ) ·’Araştırmalarda üretken yapay zekanın sorumlu kullanımına ilişkin Yaşam Kılavuzu’nu ve etik ile ilgili diğer operasyonel materyalleri (düzenli olarak) güncelleyin . ·Stratejik bilimsel alanlarda yapay zeka modellerini ve sistemlerini izlemek ve değerlendirmek için bir Yapay Zeka Değerlendirme Merkezi oluşturun ( 2027 ) |
| Hesapla | ·AB bilim insanları ve girişimcileri için, Horizon Europe’un özel hedefleri de dahil olmak üzere, yapay zeka gigafabrikalarına güvenli ve özel erişim sağlanması. Horizon Europe, 600 milyon Euro’ya kadar yatırım yapacak (RAISE pilot projesi) ( 2025’in 4. çeyreği).
·Yapay Zeka Fabrikaları aracılığıyla bilime yönelik yapay zeka hesaplama kaynaklarını geliştirin. |
| Veri | ·Veri Laboratuvarlarının tasarımını ve özellikle EOSC olmak üzere Ortak Avrupa Veri Alanlarıyla bağlantılarını destekleyerek bilimsel araştırmalar için uygunluklarını sağlamak (2026 )
·RAISE Ağları (RAISE pilot projesi) aracılığıyla bilim insanlarına stratejik veri boşluklarını belirleme, gerekli veri kümelerini toplama, düzenleme ve entegre etme konusunda destek sağlamak ( Q4/25) ·Kamu kaynaklarıyla finanse edilen araştırma sonuçlarına erişimi ve bunların yeniden kullanımını iyileştirme ihtiyacına ve yayınların ve verilerin bilimsel amaçlarla kullanımına ilişkin kanıtları toplayın (Soru 4/25 ) |
| Araştırma fonlaması | ·Horizon Europe’un 2026-27 Çalışma Programı’nda (RAISE pilot projesi) Bilimde Yapay Zekaya ilişkin bir yatırım gündemi aracılığıyla bilimde yapay zekaya yapılan yatırımları teşvik edin ve koordine edin (Q4/ 25 )
·2028 yılına kadar Horizon Europe’un yapay zeka ve bilim alanındaki yapay zeka yatırımlarını ikiye katlamayı hedefliyoruz . ·Bilimsel laboratuvar otomasyonu ve bilimsel temel modellerinin geliştirilmesi ve güncellenmesi için fon sağlanması (RAISE pilot projesi) (Q4/25) |
| İşbirliği ve Koordinasyon | Özel sektör işbirliği
·Yapay Zeka Bilim Zirveleri düzenleyin (İlk edisyon 3-4 Kasım 2025 tarihlerinde Kopenhag’da , Danimarka Başkanlığı altında) (Q4/25) ·Özel şirketlerden bağış sözü alınmasını teşvik etmek için bir kampanya başlatın (2026) ·Yapay Zeka Yasası’nın bilim camiası üzerindeki etkilerini analiz edin (Q4/25) Üye Devletlerin koordinasyonu ·ERA Bilimde Yapay Zeka Eylem Planı (Q4/25) aracılığıyla Üye Devletler, Ortak Ülkeler ve Ar-Ge paydaşlarıyla koordinasyon sağlayın . ·Yapay zekanın bilim alanındaki benimsenmesini göstergeler ve ölçütlerle izleyin . (2026) Uluslararası işbirliği ·Yapay zekanın bilimdeki özel sorunlarını ilgili üçüncü ülkeler ve bölgelerle ele almak (Q4/25) ·Ar-Ge konusunda mevcut bölgesel politika diyalogları aracılığıyla etkileşim kurun (Q4/25) ·Çok taraflı forumlar aracılığıyla bilimde sorumlu yapay zekâya ilişkin AB değerlerini ve standartlarını teşvik etmek (2026) |
(1)( ) AB’de bilimde yapay zekanın başarılı ve zamanında benimsenmesi , Berlin: SAPEA 2024
(2)( ) Çalışma belgesi, ‘ Bilimde yapay zeka: Yaratıcılık için vaatler mi, tehlikeler mi? ‘
(3)( ) “AlphaFold, 3 boyutlu protein evrenini keşfetmek için açık veri ve yapay zekayı kullanıyor”, EMBL
(4)( ) COSMIC-DANCE projesi, https://cordis.europa.eu/project/id/682903
(5)( ) Çalışma belgesi, ‘ Bilimde yapay zekanın kullanımındaki eğilimler ‘ , https://data.europa.eu/doi/10.2777/418191
(6)( ) Pilz ve diğerleri, 2025’te tanımlandığı gibi özel çipler ( GPU’lar , TPU’lar , … ) ile yapay zeka hesaplama kapasitesi
(7)( ) “Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zekanın Rolü – Politika için Bilim, Avrupa Perspektifi” Avrupa Birliği Yayın Ofisi, Lüksemburg, 2025, JRC14 3482 , DOI: 10.2760/7217497 .
(8)( ) ABD ; Çin ; Japonya ; Birleşik Krallık
(9)( ) Avrupa rekabet gücünün geleceği – Avrupa için bir rekabet stratejisi
(10)( ) Bir pazardan çok daha fazlası – Hız, Güvenlik, Dayanışma
(11)( ) Yapay Zeka Kıta Eylem Planı, COM(2025) 165 final
(12)Bu strateji, Komisyonun Bilimsel Danışma Mekanizmasının tavsiyeleri doğrultusunda oluşturulmuştur .
(13)( ) “Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zekanın Rolü – Politika için Bilim, Avrupa Perspektifi” Avrupa Birliği Yayın Ofisi, Lüksemburg, 2025, JRC14 3482, DOI: 10.2760/7217497 .
(14)( ) 2021-24 için 6,4 milyar Avro ve 2025 Çalışma Programı’nda 1,6 milyar Avro’dan fazla
(15)( ) Yapay zekâ için bilim ve bilimde yapay zekânın yakın etkileşim içinde ilerletilmesi, hem kamu hem de özel sektör bağlamlarında başarıyla uygulanmıştır (örneğin CNRS AISSAI, Google DeepMind). Bilim için yapay zekâ kaynaklarını bir araya getirmeye yönelik farklı yaklaşımlar küresel olarak mevcuttur, ancak bunlar veri ve hesaplama ile sınırlıdır, örneğin NAIRR (ABD).
(16)( ) 2028-2034 dönemi için Horizon Europe’u kuran bir Yönetmelik Önerisi, COM(2025) 543 nihai
(17)Eurobarometer’a göre Avrupalıların sadece %38’i yapay zekâ ile yapılan bilimsel keşiflere güveniyor .
(18)( ) Yapay Zeka Yasası’nda kurulmuştur.
(19)( ) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
(20)( ) https://www.wiley.com/en-de/ai-study/for-researchers
(21)( ) Yapay Zeka için Tasarımda Etik ve Kullanımda Etik Yaklaşımları, Horizon Europe için kılavuz
(22)( ) Araştırmalarda üretken yapay zekanın kullanımına ilişkin yaşam kılavuzları
(23)( ) Yapay Zeka Yasası Madde 2(6) ( (AB) 2024/1689 Yönetmeliği )
(24)( ) Avrupa Girişim Ekosisteminde Yapay Zeka Becerileri ve Meslekleri, EIT, 2025
(25)( ) Beceriler Birliği iletişimi, COM(2025) 90 final
(26)( ) Kadınlar, dünya genelinde yapay zeka uzmanlarının yalnızca %22’sini temsil ediyor ve yapay zeka araştırma makalesi yazarlarının %13,8’ini oluşturuyor. Dünya Ekonomik Forumu , 2022. Kadın Hakları Yol Haritası, kadınların ve kız çocuklarının yapay zeka da dahil olmak üzere dijital beceri ve yetkinlikler edinmelerini teşvik etmenin önemini vurguluyor .
(27)( ) Yapay zeka yeteneği, becerileri ve okuryazarlığı | Avrupa’nın dijital geleceğini şekillendirmek
(28)( ) Dijital Eğitim Eylem Planı (2021-2027) – Avrupa Eğitim Alanı
(29)( ) STEM Eğitim Stratejik Planı
(30)( ) AB’nin eğitim ve öğretim araçları arasında Erasmus+ ve Marie Skłodowska-Curie Eylemleri yer almaktadır .
(31)( ) ResearchComp ; Araştırma Yöneticileri Yetkinlik Çerçevesi ( RM Comp ) için yapıldığı gibi
(32)( ) Bilim için Avrupa’yı Seçin
(34)( ) Bilim için Avrupa’yı Seçin
(35)( ) MSCA Doktora Ağları, önemli bir yapay zeka bileşenine sahip projelerin büyük bir bölümünü kendine çeken, araştırma eğitimine odaklanan, aşağıdan yukarıya doğru bir girişimdir.
(36)( ) “ Akademik dünya, ileri düzey yapay zeka araştırmalarında endüstrinin gerisinde kalıyor. Bugün dünyada hiçbir üniversite, endüstriyle eşdeğer bir ileri düzey yapay zeka sistemi kuramıyor . ” ( Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka, 2024 )
(37)( ) Yapay Zeka Bilim Stratejisi için paydaşlarla yapılan istişarelerin sonuçlarına göre
(38)( ) https://www.eurohpc-ju.europa.eu/index_en
(39)( ) Yapay Zekayı Uygulama Stratejisinde destek ekosisteminin oynadığı role ilişkin daha fazla referansa bakın.
(40)( ) https://eurohpc-ju.europa.eu/ai-factories_en
(41)( ) Yapay Zeka GigaFabrikaları Hakkında Kamuoyu İstişaresi
(42)( ) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/quantum-europe-strategy
(43)( ) Avrupa Açık Bilim Bulutu
(44)( ) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-spaces
(45)( ) Avrupa Sağlık Veri Alanı Hakkında (AB) 2025/327 Yönetmeliği
(46)( ) Açık Veri Direktifi ; Veri Yönetişimi Yasası ; Veri Yasası
(48)( ) Endüstriyel Liderlik için Gelişmiş Malzemeler Üzerine İletişim, COM(2024) 98 final
(49)( ) Yaşam bilimleri için Avrupa’yı Seçin konulu iletişim, COM(2025) 525 final
(50)( ) Bilimde Yapay Zeka Üzerine Karşılıklı Öğrenme Egzersizi – İkinci tematik rapor
(51)EOSC , veri depoları ve hizmetlerinin bir federasyonu olarak hayata geçirilmektedir. EOSC ayrıca yapay zekanın benimsenmesini destekleyen bilimsel hizmetler de sunmaktadır.
(52)( ) https://research-and-innovation.ec.europa.eu/document/009f0f91-74d3-4b94-9d79-55668cfd5a78_en
(53)( ) Avrupa Araştırma Alanı Politika Gündemi 2025-2027 Hakkında Konsey Tavsiyesi
(54)( ) Mevcut kanıtları tamamlayıcı nitelikte, bkz. “ Bilimsel amaçlar için araştırma sonuçlarına, yayınlara ve verilere erişimin ve bunların yeniden kullanımının iyileştirilmesi ” https://data.europa.eu/doi/10.2777/633395
(55)( ) ERCEA , ERC sınır araştırmaları yapay zekâ haritalaması , 2024
(56)( ) CORDIS’in bilimde yapay zeka ve yaşam bilimlerinde yapay zeka hakkındaki sonuç paketinde yer alan , AB tarafından finanse edilen ve yapay zeka kullanan projelere örnekler.
(57)( ) Avrupa Araştırma Konseyi’nin ( ERC ) bilim alanındaki yapay zekâya yönelik hibeleri 2023 yılında yaklaşık 450 milyon Euro’ya ulaşmış ve 2007’den bu yana yapay zekâ araştırmalarına toplamda 2 milyar Euro’dan fazla yatırım yapılmıştır . MSCA, güçlü bir yapay zekâ bileşenine sahip 1000’den fazla yapay zekâ projesini finanse ederken , EIC de bilim alanındaki çeşitli yapay zekâ girişimlerini desteklemektedir.
(59)( ) Özellikle Orta Vadeli Gözden Geçirme ile getirilen esnekliklerden, STEP aracılığıyla da dahil olmak üzere, yapay zeka uygulamaları gibi çift kullanımlı yatırımları güçlendirmek suretiyle.
(60)( ) Bilimde Yapay Zeka Üzerine MLE
(61)( ) Yapay zeka sağlayıcıları, sektör liderleri, kamu sektörü kuruluşları, akademi ve daha geniş kamuoyu ile daha kapsamlı iş birliği ve koordinasyon için , Yapay Zekayı Uygulama Stratejisi kapsamında oluşturulan iş birliği mekanizmasına bakın: Yapay Zekayı Uygulama İttifakı.
(62)( ) https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_1350
(63)( ) AB Girişim ve Ölçeklendirme Stratejisi, COM(2025) 270 final
(65)( ) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-gpai-providers
(66)( ) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai
(67)( ) Konseyin ‘Bilimde Yapay Zekaya İlişkin AB Stratejisine Doğru’ başlıklı sonuçları , 23 Mayıs 2025
(68)( ) Bilimde Yapay Zeka Üzerine Karşılıklı Öğrenme Egzersizi (MLE)
(69)( ) AB düzeyindeki kamu Ar-Ge’sine ayrılan tüm fonlar, Birliğin genel kamu Ar-Ge harcamalarının yaklaşık onda birini oluşturmaktadır. Avrupa rekabet gücünün geleceği: Derinlemesine analiz ve öneriler.
(70)( ) Avrupa Birliği’nin İşleyişine İlişkin Antlaşma’nın 4(3) maddesine ve geçerli Devlet Yardımı kurallarına saygı gösterilerek .
(71)( ) OECD Yapay Zeka Politikası Gözlemevi 2024’e dayanmaktadır, Bianchin i vd ., ‘ Bilimde yapay zeka – Yaratıcılık için vaatler mi yoksa tehlikeler mi? ‘ , 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2777/6693925
(72)( ) Yapay Zeka Yasası kapsamında kurulan Yapay Zeka Kurulu, ERA’nın faaliyetleriyle yakından bağlantılı olacak ve bu faaliyetlerden haberdar edilecektir.
(73)( ) Avrupa Araştırma Alanı Politika Gündemi 2025-2027 Hakkında Konsey Tavsiyesi
(74)( ) Uyum sağla, harekete geç, hızlandır – Avrupa rekabet gücünü artırmak için araştırma, teknoloji ve inovasyon , 2024,
(75)( ) COM(2021) 252 final
(76)( ) https://research-and-innovation.ec.europa.eu/system/files/2021-05/ec_rtd_com2021-252.pdf
(77)( ) Yapay zeka ve malzeme keşfi hakkında daha fazla bilgi için lütfen “Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zekanın Rolü – Politika için Bir Bilim, Avrupa Perspektifi” başlıklı yayına bakınız (Avrupa Birliği Yayın Ofisi, Lüksemburg, 2025, JRC143482, DOI: 10.2760/7217497).
(78)( ) Maqsood A, Chen C, Jacobsson TJ. Yapay Zeka Çağında Malzeme Bilimcilerinin Geleceği. Adv Sci (Weinh). 2024 Mayıs;11(19):e2401401. doi: 10.1002/advs.202401401.
(80)( ) https://eur-lex.europa.eu/eli/reco/2023/2113
(81)( ) 2022 yılına ait veriler, https://datam.jrc.ec.europa.eu/datam/mashup/LIFE_SCIENCES_SECTORS/ ve https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC142396
(82)( ) Yapay zeka ve biyomolekül yapıları hakkında daha fazla bilgi için lütfen “Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zekanın Rolü – Politika için Bir Bilim, Avrupa Perspektifi” başlıklı yayına bakınız (Avrupa Birliği Yayın Ofisi, Lüksemburg, 2025, JRC143482, DOI: 10.2760/7217497).
(83)( ) https://epoch.ai/blog/announcing-expanded-biology-ai-coverage
(84)( ) Yapay Zeka Endeksi Raporu 2024 – Yapay Zeka Endeksi ; https://epoch.ai/blog/announcing-expanded-biology-ai-coverage
(85)( ) Genel amaçlı yapay zeka modelleri sağlayıcıları , yapay zeka modeli düzeyinde risk değerlendirmesi ve azaltılması konusunda daha fazla bilgi için Yapay Zeka Yasası, Uygulama Kodu ve Yükümlülüklerin Kapsamı Hakkındaki Kılavuzlara başvurabilirler .
(86)( ) Gómez-González, E. ve Gómez, E. Olağanüstü zamanlarda sağlık ve refah için yapay zeka: Avrupa perspektifinden yakın bir durum
(87)( ) Yaşam bilimleri için Avrupa’yı Seçin konulu iletişim, COM(2025) 525 final
(88)( ) Avrupa Veri Stratejisi
(89)( ) https://commission.europa.eu/topics/eu-competitiveness/ai-continent_en